Pandas - max来自DataFrame groupby return NAN

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。在Pandas中，max函数用于计算DataFrame中分组后的最大值。

当我们使用DataFrame的groupby方法对数据进行分组后，可以使用max函数来计算每个分组中的最大值。然而，如果某个分组中的某一列存在缺失值（NaN），则max函数会返回NaN作为该分组的最大值。

这种行为是由于NaN在数值计算中被视为缺失值或未定义值，因此在计算最大值时会被忽略。如果需要忽略NaN并计算有效值的最大值，可以使用max函数的参数skipna=True。

Pandas提供了丰富的功能和灵活的API，适用于数据清洗、数据处理、数据分析等各种场景。在云计算领域，Pandas可以与其他云计算服务相结合，例如腾讯云的云服务器、云数据库等，以实现数据分析和处理的需求。

腾讯云提供了多个与数据处理相关的产品，例如云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、云函数 SCF 等。这些产品可以与Pandas结合使用，提供稳定可靠的云计算环境，满足数据处理的需求。

更多关于腾讯云相关产品的介绍和详细信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

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Python数据分析pandas之分组统计透视表

import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90],["王二",19,'B',78],["王三",34,'C',55],["刘七",35,'A'...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90],["王二",19,'B',78],["王三",34,'C',55],["刘七",35,'A'...(['level','rn']).max()) ##指定列(age)分组取最大值 print(df2.groupby(['level','rn']).age.max()) #print(df2.groupby...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90,2,1500,300],["王二",19,'B',78,2,1300,200],["王三",34...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90,2,1500,300],["王二",19,'B',78,2,1300,200],["王三",34

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

#Append row to the dataframe, missing data (np.nan) new_row = {'Name':'Max', 'Physics':67, 'Chemistry...NaN(非数字的首字母缩写)是一个特殊的浮点值，所有使用标准IEEE浮点表示的系统都可以识别它 pandas将NaN看作是可互换的，用于指示缺失值或空值。...我们将调用pivot_table()函数并设置以下参数: index设置为 'Sex'，因为这是来自df的列，我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值为'Physics','Chemistry...使用max()查找每一行和每列的最大值 # Get a series containing maximum value of each row max_row = df.max(axis=1) ?...# Get a series containing maximum value of each column without skipping NaN max_col = df.max(skipna=False

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一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx')...()方法 df.as_matrix() 3、使用Numpy中的array方法 np.array(df) pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN DataFrame.fillna...NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 pandas.DataFrame.groupby groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。...350.0 Parrot Capitve 30.0 Wild 20.0 >>> df.groupby(level=0).mean() Max...Speed Animal Falcon 370.0 Parrot 25.0 >>> df.groupby(level=1).mean() Max Speed Type

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在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。...1import pandas as pd 2from pandas import Series, DataFrame 3score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx...()方法 1df.as_matrix() 3、使用Numpy中的array方法 1np.array(df) pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN DataFrame.fillna...1.0 NaN 5 63 NaN 3.0 NaN 4 pandas.DataFrame.groupby groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。...mean() 16 Max Speed 17Animal 18Falcon 370.0 19Parrot 25.0 20>>> df.groupby(level=1)

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十·二）

从版本 2.0.0 开始更改：当在分组的 DataFrame 上使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时，pandas 现在会将结果的索引与输入的索引对齐。...从版本 2.0.0 开始更改：当在分组的 DataFrame 上使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时，pandas 现在会将结果的索引与输入的索引对齐。...1 NaN NaN 2 2.0 b 3 3.0 b 4 4.0 b 5 5.0 b 6 NaN NaN 7 NaN NaN 对于具有多列的 DataFrame...f(group): .....: return pd.DataFrame({'original': group, .....: 'demeaned...，该返回值本身是一个 series，并且可能将结果上转换为 DataFrame： In [199]: def f(x): .....: return pd.Series([x, x ** 2],

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《利用Python进行数据分析·第2版》第10章数据聚合与分组运算10.1 GroupBy机制10.2 数据聚合10.3 apply：一般性的“拆分－应用－合并”10.4 透视表和交叉表10.5 总

在本章中，你将会学到：使用一个或多个键（形式可以是函数、数组或DataFrame列名）分割pandas对象。计算分组的概述统计，比如数量、平均值或标准差，或是用户定义的函数。...第一个阶段，pandas对象（无论是Series、DataFrame还是其他的）中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分（split）为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...top函数在DataFrame的各个片段上调用，然后结果由pandas.concat组装到一起，并以分组名称进行了标记。于是，最终结果就有了一个层次化索引，其内层索引值来自原DataFrame。...在Python和pandas中，可以通过本章所介绍的groupby功能以及（能够利用层次化索引的）重塑运算制作透视表。...DataFrame有一个pivot_table方法，此外还有一个顶级的pandas.pivot_table函数。

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Pandas对DataFrame单列多列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如： define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square)...4.聚合函数结合groupby与agg实现SQL中的分组聚合运算操作，需要使用相应的聚合函数： df['col2'] = df.groupby('col1').agg({'col1':{'col1_mean...值的数量 sum 非Nan值的和 mean 非Nan值的平均值 median 非Nan值的算术中间数 std,var 标准差、方差 min,max 非Nan值的最小值和最大值 prob 非Nan值的积...first,last 第一个和最后一个非Nan值到此这篇关于Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas

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【Pandas教程】像写SQL一样用Pandas～

基本用法：对DataFrame进行goupby运算后，返回的是一个groupby对象，我们可以通过.reset_index()将其转为DataFrame。...# 以Ownership Type列分组，对Brand列进行计数 # .reset_index()将groupby对象转成dataframe data.groupby(['Ownership Type'...# 对不同列进行不同对运算 # 对Longitude进行MAX操作，对City列进行Count data.groupby(['Ownership Type']).agg({'Longitude':'max...(x))) ''' A 0 0.487982 1 3.411103 2 1.192626 3 0.981491 ''' # 自定义函数 def _abs(x): return...1 2.607673 0.480420 -0.736990 NaN 2 NaN 0.472007 0.932799 -1.236443 3 NaN 2.207940

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Pandas分组与聚合1.分组 (groupby)一、GroupBy对象：DataFrameGroupBy，SeriesGroupBy二、GroupBy对象支持迭代操作三、GroupBy对象可以转换成

文章来源：Python数据分析 1.分组 (groupby) 对数据集进行分组，然后对每组进行统计分析 SQL能够对数据进行过滤，分组聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的分组运算分组运算过程...分组操作 groupby()进行分组，GroupBy对象没有进行实际运算，只是包含分组的中间数据按列名分组：obj.groupby(‘label’) 示例代码： # dataframe根据key1....groupby(df_obj['key1']))) 运行结果： <class 'pandas.core.groupby.SeriesGroupBy...idx return len(idx) print(df_obj3.groupby(group_key).size()) # 以上自定义函数等价于 #df_obj3.groupby(len...""" 返回数值范围 """ #print type(df) #参数为索引所对应的记录 return df.max() - df.min() print(df_obj5

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Pandas高级教程之:GroupBy用法

简介 pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。...本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作。分割数据分割数据的目的是将DF分割成为一个个的group。...为了进行groupby操作，在创建DF的时候需要指定相应的label： df = pd.DataFrame( ...: { ...: "A": ["foo", "bar...std min 25% 50% 75% max 0 1.0 0.254161 NaN 0.254161 0.254161...]: def f(group): .....: return pd.DataFrame({'original': group, .....:

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3个高频使用Pandas函数

3个Pandas高频使用函数本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply + agg + transform 模拟数据 In [1]: import pandas as pd import...numpy as np In [2]: df = pd.DataFrame( {"name":["xiaoming","sunjun","jimmy","tom"], "sex":["...float64 math int64 dtype: object 使用2：自定义函数 In [6]: def change_sex(x): # male-0 female-1 return...Out[13]: chinese math sum 362.0 NaN mean 90.5 92.0 groupby + agg的联合使用： In [14]: # 4 df.groupby("sex...").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"], "math":["sum","min","max"]}) 还可以自定义新生成的字段名称

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Day.5利用Pandas做数据处理（二）

# 使用join合并，着重关注的是行的合并 import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list...NaN c 5.0 3.0 1.0 6.0 d NaN NaN 9.0 6.0 e NaN NaN 8.0 7.0 ''' # 合并多个DataFrame...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # Series创建多层索引 s = Series...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # DataFrame创建多层索引 # 方式一：index...df.max() - df.min() # 返回数值范围 print(df1.groupby('key1').agg(peak_range)) ''' Data1 Data2 key1

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3个Pandas高频使用函数

模拟数据模拟了一份简单的数据 In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: df = pd.DataFrame( {"name...函数可以是自定义的，也可以是python或者pandas内置的函数，还可以是匿名函数。...float64 math int64 dtype: object 使用2：自定义函数 In [6]: def change_sex(x): # male-0 female-1 return...Out[13]: chinese math sum 362.0 NaN mean 90.5 92.0 groupby + agg的联合使用： In [14]: # 4 df.groupby("...sex").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"], "math":["sum","min","max"]

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《Pandas Cookbook》第07章分组聚合、过滤、转换1. 定义聚合2. 用多个列和函数进行分组和聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args 和 **kwargs

---- 第01章 Pandas基础第02章 DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换...() return std_score.abs().max() # agg聚合函数在调用方法时，直接引入自定义的函数名 In[25]: college.groupby('STABBR...# groupby对象使用head方法，可以在一个DataFrame钟显示每个分组的头几行 In[49]: grouped.head(2).head(6) Out[49]: ?...1 NaN 2 NaN 3 -3.0 4 NaN 5 NaN...['streak'] = streak.max() df_return.index = ['first', 'last'] df_return.index.name

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Pandas常用的数据处理方法

NaN b 1.0 NaN NaN c NaN 2.0 NaN d NaN 3.0 NaN e NaN 4.0 NaN f NaN NaN 5.0 g NaN NaN 6.0...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame...(df['key1']) groupd # groupd.mean() #输出 key1...arr.max()-arr.min() grouped = df.groupby('key1') grouped.agg(peak_to_peak) ?...假设我们希望从各组中减去平均值，可以用下面的方法实现： def demean(arr): return arr - arr.mean() demeaned = people.groupby(key

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python 平均值MAXMIN值计算从入门到精通「建议收藏」

(values * weights).groupby(by).sum() / weights.groupby(by).sum() grouped_weighted_avg(values=df.wt,...('mammal', 'Carnivora', 80.2), ...: ('mammal', 'Primates', np.nan...Psittaciformes 24.0 lion mammal Carnivora 80.2 monkey mammal Primates NaN...max_speed class bird 413.0 mammal 138.2 例五 df = pd.DataFrame({'animal': 'cat.../pandas-docs/dev/user_guide/groupby.html https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/cookbook.html

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Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

您不需要接受 GroupBy 为列提供的名称；特别是，lambda函数的名称为""，这使得它们难以识别（您可以通过查看函数的__name__属性来自行查看）。...因此，我们可以计算四分位数的一组组统计信息，如下所示： In [95]: def get_stats(group): ....: return pd.DataFrame( ....:...DataFrame 还有一个pivot_table方法，还有一个顶级的pandas.pivot_table函数。...pandas 使用 NumPy 的datetime64数据类型以纳秒分辨率存储时间戳： In [44]: ts.index.dtype Out[44]: dtype('<M8[ns]') 来自DatetimeIndex...pandas.Period类表示这种数据类型，需要一个字符串或整数和一个来自 Table 11.4 的支持频率： In [148]: p = pd.Period("2011", freq="A-DEC"

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